原文:torch.nn.MSELoss()函數解讀

函數作用torch.nn.MSELoss 求predict和target之間的loss。 代碼示例單個求其loss: ...

2020-10-30 15:22 0 3370 推薦指數:

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pytorch中torch.nn.MSELoss損失函數用法

loss=torch.nn.MSELoss w=np.array([1.0,2.0,3.0]) w1=np.array([1.0,2.0,2.0]) print(loss(torch.tensor(w),torch.tensor(w1))) 輸出值了0.333。 輸出表明loss損失函數 ...

Mon Jun 21 05:31:00 CST 2021 0 378
Pytorch_torch.nn.MSELoss

Pytorch_torch.nn.MSELoss 均方損失函數作用主要是求預測實例與真實實例之間的loss loss(xi,yi)=(xi−yi)2 函數需要輸入兩個tensor,類型統一設置為float,否則會報錯,也可以在全局設置 ...

Thu Feb 27 07:27:00 CST 2020 0 1612
pytorch的nn.MSELoss損失函數

MSE是mean squared error的縮寫,即平均平方誤差,簡稱均方誤差。 MSE是逐元素計算的,計算公式為: 舊版的nn.MSELoss()函數有reduce、size_average兩個參數,新版的只有一個reduction參數了,功能是一樣的。reduction的意思是維度要不要 ...

Tue Sep 01 04:24:00 CST 2020 0 7543
torch.nn.Linear()函數的理解

import torch x = torch.randn(128, 20) # 輸入的維度是(128,20)m = torch.nn.Linear(20, 30) # 20,30是指維度output = m(x)print('m.weight.shape:\n ', m.weight.shape ...

Sat Jun 22 21:24:00 CST 2019 0 8305
torch.nn.Conv2d()函數詳解

輸入x: [ batch_size, channels, height_1, width_1 ] batch_size 一個batch中樣例的個數 ...

Tue Mar 03 02:43:00 CST 2020 1 36967
torch.where()函數解讀

函數作用 torch.where()函數可以是按照給定的條件合並兩個tensor; 條件滿足的位置取前者,否則取后者。 代碼示例 ...

Sat Dec 04 06:20:00 CST 2021 0 1583
 
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